რა არის OCR-გაურკვეველი დოკუმენტების გაგება (Donut, Pix2Struct)?
sobes.tech AI
პასუხი AI-სგან
OCR-გაურჩეველი დოკუმენტების გაგება არის მიდგომა, რომელიც ეძებს ინფორმაციას დოკუმენტებიდან ტრადიციული ოპტიკური სიმბოლოს აღიარების (OCR) გამოყენების გარეშე. ამის ნაცვლად, მოდელები პირდაპირ processing დოკუმენტის სურათებს, გამოიყენება ღრმა სწავლებისა და მულტიმოდალური არქიტექტურების მეთოდები.
ასეთ მოდელების მაგალითებია:
-
Donut (დოკუმენტის გაგების ტრანსფორმერი) — მოდელი, რომელიც იღებს დოკუმენტის სურათს როგორც შესავალს და ქმნის სტრუქტურირებულ ტექსტურ გამოსავალს, რომელიც ტრენინგდება სურათი-მტნ წყვილებზე, წინასწარი OCR-ის გარეშე.
-
Pix2Struct — მულტიმოდალური მოდელი, რომელიც გარდაქმნის პიქსელურ მონაცემებს (სურათებს) სტრუქტურირებულ წარმოდგენებად, შეუძლია მუშაობა სხვადასხვა ტიპის დოკუმენტებთან.
OCR-გაურჩეველი მიდგომის უპირატესობები:
- თავიდან აცილება სიმბოლოების აღიარებასთან დაკავშირებული შეცდომების.
- საშუალებას აძლევს განიხილოს ვიზუალური კონტექსტი და დოკუმენტის სტრუქტურა.
- უნივერსალურია სხვადასხვა ენებისთვის და ფონტებისთვის.
ამიტომ, OCR-გაურჩეველი დოკუმენტების გაგება არის თანამედროვე ტენდენცია კომპიუტერული ხედვისა და NLP-ის სფეროებში, რომელიც აერთიანებს ვიზუალურ და ტექსტურ ინფორმაციას უფრო ზუსტი დოკუმენტების გაგებისთვის.